Martin a obtenu son doctorat au département des sciences cognitives et cérébrales du MIT sous la direction de Jim DiCarlo, en collaboration avec Ev Fedorenko et Josh Tenenbaum, après avoir obtenu une licence et une maîtrise en informatique à la TUM, la LMU et l’UNA. Il a précédemment mené des recherches sur la vision humaine à Harvard avec Gabriel Kreiman, sur l’apprentissage par renforcement dans le traitement du langage naturel chez Salesforce avec Richard Socher, ainsi que plusieurs autres projets dans l’industrie. Martin a également cofondé deux start-ups. Son travail a notamment été salué dans les magazines Science, MIT News et Scientific American.

Les travaux de Martin ont été publiés dans des revues prestigieuses telles que PNAS, Neuron et Nature Human Behavior, ainsi que dans des revues de premier plan consacrées à l’apprentissage automatique telles que NeurIPS et ICLR, où ses articles sont régulièrement sélectionnés pour des présentations orales et des présentations Spotlight (taux d’acceptation inférieur à 1 %). Il a reçu de nombreux prix et distinctions pour ses recherches, notamment la bourse AI2050 de la Fondation Schmidt, le prix Neuro-Irv et Helga Cooper Open Science, la bourse McGovern, le prix Walle Nauta pour son dévouement continu à l’enseignement, la bourse Takeda en IA+santé, la bourse fédérale allemande et les bourses Singleton et Shoemaker du MIT. Avec sa start-up Integreat, il a été finaliste du Google.org Impact Challenge et a remporté le TUM Social Impact Award et le Prix de la jeunesse du Conseil de l’Europe.